フィジカルAIの社会実装に向けた研究・開発・センシング技術の最新動向と課題、将来展望
★2026年7月27日WEBでオンライン開講。株式会社日本総合研究所 近藤氏、香川大学 高尾氏、株式会社デンソー 成迫氏、明治大学 森岡氏が、【フィジカルAIの社会実装に向けた研究・開発・センシング技術の最新動向と課題、将来展望】について解説する講座です。
■注目ポイント
★フィジカルAIの最新動向にはじまり講師らが2017年頃から取り組んできた移動ロボットのAIベース制御やフィジカルAIに“触覚”を与えるためのセンシング技術の基礎について解説・紹介！
- 第1部 株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ / 次長 近藤 浩史 氏
- 第2部 国立大学法人香川大学 創造工学部 / 教授，微細構造デバイス統合研究センター / センター長 高尾 英邦 氏
- 第3部 株式会社デンソー 研究開発センター / シニアアドバイザー 成迫 剛志 氏
- 第4部 明治大学 専任教授 森岡 一幸 氏
【1名の場合】60,500円(税込、テキスト費用を含む)
2名以上は一人につき、16,500円が加算されます。
定員：30名
※ お申し込み後、受講票と請求書のURLが自動で返信されます。基本的にはこちらで受付完了です。開催前日16：00までに再度最終のご連絡をいたしますので、しばらくお待ちください。請求書と受講票は郵送ではないため必ずダウンロードください。また、同時に送られるWEBセミナー利用規約・マニュアルを必ずご確認ください。
※ セミナー前日夕方16：00までにWEB会議のURL、事前配布資料のパスワードについては、別途メールでご案内いたします。基本的には、事前配布資料はマイページからのダウンロードの流れとなります。なお、事前配布資料については、講師側の作成完了次第のお知らせになりますので、この点、ご理解のほどお願い申し上げます。
※ 請求書の宛名の「株式会社」や「(株)」の「会社名の表記」は、お客様の入力通りになりますので、ご希望の表記で入力をお願いします。
※ お支払いは銀行振込、クレジット決済も可能です。銀行振込でお支払いの場合、開催月の翌月末までにお支払いください。お支払いの際は、社名の前に請求書番号をご入力ください。
※ 領収書のご要望があれば、お申込み時、領収書要にチェックを入れてください。
※ 2名以上でお申し込みをされた場合は、受講票と請求書を代表者様にご連絡します。
※ 当講座では、同一部署の申込者様からのご紹介があれば、何名でもお1人につき16,500円で追加申し込みいただけます (申込者様は正規料金、お2人目以降は16,500円となります)。追加の際は、申し込まれる方が追加の方を取りまとめいただくか、申込時期が異なる場合は紹介者様のお名前を備考欄にお書きくださいますようお願いいたします。
※ なお、ご参加手続きの際、自宅住所やフリーアドレス、個人携帯番号のみで登録された場合は、ご所属確認をさせいただくことがございます。
【本セミナーの主題および状況・本講座の注目ポイント】
■本セミナーの主題および状況（講師より）
★フィジカルAIは、AIをロボットなどの物理的なハードウェアに実装することで、実世界を認識し、周囲の環境変化に対応して柔軟かつ適応的にタスクを実行できるAIのことです。複雑な環境やタスクへの対応が可能となり、従来ロボットが活躍する産業用途のみならず、我々に身近な家庭環境などにおいてもロボットの活用が拡大すると期待されています。
★自律移動ロボットは、屋内外で配送や清掃などの用途で活用され始めています。フィジカルAIは、そのような移動ロボットサービスをより身近にする可能性を秘めています。
■注目ポイント
★フィジカルAIが注目される背景の一つである生成AIの技術動向を踏まえつつフィジカルAIの最新動向と今後の展望について解説！
★移動ロボットへのフィジカルAI導入の現状および講師らが2017年頃から取り組んできた移動ロボットのAIベース制御について紹介！
★CEATEC AWARD 2023 デバイス部門グランプリを受賞した「マルチフィジクス・ナノ触覚センシング」を中心に人の手触りや質感をナノ触覚センサとAIで「測れる情報」へ変換するフィジカルAI時代の中核技術を紹介！
講座担当：牛田孝平
≪こちらの講座は、WEB上での開催のオンライン講座になります≫
【第1講】 フィジカルAIの動向と今後の展望
【時間】 11:00-12:00
【講師】株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ / 次長 近藤 浩史 氏
【講演主旨】
フィジカルAIは、AIをロボットなどの物理的なハードウェアに実装することで、実世界を認識し、周囲の環境変化に対応して柔軟かつ適応的にタスクを実行できるAIのことです。複雑な環境やタスクへの対応が可能となり、従来ロボットが活躍する産業用途のみならず、我々に身近な家庭環境などにおいてもロボットの活用が拡大すると期待されています。
本セミナーでは、フィジカルAIが注目される背景の一つである生成AIの技術動向を踏まえつつ、フィジカルAIの最新動向と今後の展望について解説します。
【プログラム】
１． フィジカルAIとは
● フィジカルAIの定義と注目される背景
２． フィジカルAIの背景にある生成AIの技術動向
● 推論モデル、AIエージェントなどの技術動向
３． フィジカルAIの実例と研究動向
● ロボットにおける生成AIの活用方法
● ロボット基盤モデルの動向
● その他ロボットの活用動向
● 研究動向
４． 今後の展望
【質疑応答】
【キーワード】
フィジカルAI、生成AI、ロボット基盤モデル
【講演のポイント】
セミナーでは、フィジカルAIに関連した技術、活用事例、研究動向など幅広いトピックについて説明します。フィジカルAIの動向に関する全体像が分かるように解説します。
【習得できる知識】
・フィジカルAIが注目される背景にある生成AIの知識
・フィジカルAIが実活用されている事例
・フィジカルAIに関する研究動向
・フィジカルAIの将来の見通しや普及の課題
【第2講】 フィジカルAIを拓くナノ触覚センシング－質感情報のデジタル化とその応用－
【時間】 13:00-14:15
【講師】国立大学法人香川大学 創造工学部 / 教授，微細構造デバイス統合研究センター / センター長 高尾 英邦 氏
【講演主旨】
本講座では，人の手触りや質感を，ナノ触覚センサとAIにより「測れる情報」として扱う技術の考え方を学ぶ。表面の微細な凹凸，摩擦，硬さなど，これまで熟練者の感覚や経験に依存してきた触覚情報をデジタル化することで，製品評価，医療，福祉，ロボット，製造現場などにどのような新しい応用が開けるのかを理解する。さらに，フィジカルAIにおいて触覚が果たす役割を通じて，実世界の質感を知能化する技術の可能性を学ぶ。
【プログラム】
1. 触覚を測るとはどういうことか：手触り・質感を数値化する新しい技術
2. フィジカルAIと触覚センシング：実世界を理解するAIに必要な感覚情報
3. ナノ触覚センサの仕組み：人の指先を超える微細な接触情報の取得
4. 表面の凹凸・摩擦・硬さをどう読むか：質感情報のデジタル化と可視化
5. AI解析による素材識別・状態推定：触覚データから品質と価値を予測する
6. 感性価値の定量化：すべすべ，しっとり，高級感などを評価する
7. 産業応用事例：紙，繊維，毛髪，樹脂，表面処理製品などへの展開
8. 医療・福祉・ロボットへの応用：見えない状態を触覚で捉える可能性
9. 触覚データの活用による研究開発DX：熟練者の経験を共有可能なデータへ
10. ナノ触覚センシングが拓く未来：質感を記録し，伝え，残す技術へ
【質疑応答】
【キーワード】
フィジカルAI，触覚センシング，ナノ触覚センサ，質感評価，手触りのデジタル化，感性価値の定量化，AI解析，表面状態計測，製品開発DX，医療・福祉・ロボット応用
【講演のポイント】
本講演では，CEATEC AWARD 2023 デバイス部門グランプリを受賞した「マルチフィジクス・ナノ触覚センシング」を中心に，人の手触りや質感をナノ触覚センサとAIで「測れる情報」へ変換する，フィジカルAI時代の中核技術を学ぶことができる。講師は，半導体MEMS技術に基づく高分解能な触覚計測から，AIによる質感認識，製品開発，医療・福祉，ロボット分野への応用，さらに社会実装までを一貫して推進してきた研究者である。感覚に頼ってきた質感評価をデータ化し，実世界を理解するAIへつなげる技術の現在地と可能性を，専門外にも分かりやすく紹介する。
【習得できる知識】
・フィジカルAIに“触覚”を与えるためのセンシング技術の基礎
・手触りや質感など，従来は主観評価に依存してきた感覚情報を数値化する方法
・ナノ触覚センサによる高分解能な表面状態計測の原理
・触覚データとAIを組み合わせた素材識別・質感認識の考え方
・感性価値を製品開発や品質評価に活用するための視点
・医療，福祉，ロボット，製造現場における触覚センシングの応用可能性
・研究成果の社会実装への展開事例
【第3講】 生成AIの現在地とロボティクスとの融合 〜ロボットに生成AIを搭載するのではなく、生成AIをロボティクスでリアル世界に召喚する〜
【時間】 14:25-15:25
【講師】株式会社デンソー 研究開発センター / シニアアドバイザー 成迫 剛志 氏
【講演主旨】
※現在、最新のご講演主旨を講師の先生にご考案いただいております。完成次第本ページを更新いたします。
【プログラム】
※現在、最新のご講演プログラムを講師の先生にご考案いただいております。完成次第本ページを更新いたします。
【第4講】 フィジカルAIによる自律移動ロボットの設計と実装
【時間】 15:35-17:05
【講師】明治大学 専任教授 森岡 一幸 氏
【講演主旨】
自律移動ロボットは、屋内外で配送や清掃などの用途で活用され始めている。フィジカルAIは、そのような移動ロボットサービスをより身近にする可能性を秘めている。本講演では、移動ロボットへのフィジカルAI導入の現状および講師らが2017年頃から取り組んできた移動ロボットのAIベース制御について紹介する。特に仮想環境での強化学習で得られたモデルを実際のロボット に適用するフィジカルAIのSim-to-Real転移により、従来型のロボット用地図や厳密な計算に基づく手法と比べて、汎用的で柔軟な行動を実現できる様子について、技術のポイントや行動学習や実機システム開発の実際、社会実装に向けた展望などを概観する。
【プログラム】
１．自律移動ロボット向けのフィジカルAI
1.1 従来型の自律移動ロボット開発
1.2 自律移動ロボットへのフィジカルAI適用の概要
1.3 フィジカルAIを用いた自律移動ロボットの研究例
1.4 学習用仮想環境
1.5 学習用デモデータの取得
1.6 Sim-to-Realギャップの解消に向けて
２．フィジカルAIによる移動ロボットナビゲーション
2.1 学習用簡易シミュレータの独自開発
2.2 2D-LiDARベース走行システムの基礎検討
2.3 UnityゲームエンジンによるAIモデル学習
2.4 ゲームエンジンのアセットを活用した多様な学習
2.5 ROSベース実機走行システムへのモデル転移
2.6 画像認識と組み合わせたSim-to-Realギャップ低減
2.7 End-to-Endなシステムによる実環境でのロボット走行
３．今後の展望
3.1 歩行者環境での柔軟な走行
3.2 行き止まりや袋小路を迂回した走行
3.3 人間用の地図を用いた走行
【質疑応答】
【キーワード】
フィジカルAI、自動走行ロボット、強化学習、Unity、ROS
【講演のポイント】
本講演は、世界的IT企業や最先端の研究施設でなくても、誰もが実世界でスムーズに動作するロボットのためのAIが作れるということを講演者の実体験を通じて紹介します。
【習得できる知識】
フィジカルAIの現状、学習の方法、自律移動ロボットへの適用、Sim-to-Realの実際、ROSロボットへの実装